成大在職碩士班

思考讓人進步

我在想,平時工作中自己是怎麼做決策的,思考方法是什麼。列了幾點,又淺又不成體系,先看看吧。 1.從源頭開始分析問題 遇到的問題經常是某個階段的表象,比如留存指標

大資料分析必須用python嗎?

被大資料分析演算法刷屏的各種推薦 ,刷個抖音,被頻繁的推薦可能認識的人,其中就包括分手一年多的前女友;淘寶閒逛,推送的都是你媽媽搜尋過的中老年大碼女裝;微博渾水,你多看了兩秒鐘“十二星座理想中的另一半”,往下

為什麼感覺所有人的效率都變低了?

編者按:如何提高效率是關注度很高的話題,不信你去搜索一下就知道了。但是這是成年人才會關注的事情。比方說,通常你不會讚美一個小孩很有效率,因為他們一般不需要這個東西,這也許是由於時間對他們來說不是稀缺品吧。但有一

Python如何處理大資料?3個技巧效率提升攻略

如果你有個5、6 G 大小的檔案,想把檔案內容讀出來做一些處理然後存到另外的檔案去,你會使用什麼進行處理呢?不用線上等,給幾個錯誤示範:有人用multiprocessing 處理,但是效率非常低。於是,有人

大疆:困難重重的巨頭之路

大疆的融資是一場大戲,但更像是一場鬧劇,被投資方儼然“甲方爸爸”的模樣,這在融資歷史上是鳳毛麟角的存在。 不愉快的聲音在所難免,大疆卻有著旁若無人的底氣,因為它看上去,在無人機市場佔據了絕對的主動權,可事實

好老闆喜歡什麼樣的員工?

編者按:本文來自微信公眾號 “張良計”(ID:zhang_liangj) ,作者張良計,36氪經授權釋出。 上期文章寫了一篇年輕時如何選擇老闆的文章,後臺引起挺多討論。同時很多朋友問作為老闆來看,什麼樣

35歲後,職場人都去哪裡了?

編者按:本文來自微信公眾號“識局”(ID:zhijuzk) ,作者 竹林玉露,36氪經授權釋出。 這幾年,80後陸續進入35歲的年齡線的上方。作為目前職場的重要組成人群,80後好像承擔著比其他

大資料醫療時代的人工智慧與隱私保護

1.大資料醫療時代的人工智慧 大資料很早就開始為醫療行業保駕護航了,但到底什麼是大資料醫療,這裡首先做一個定義。學術界通常通過4V來描述大資料:海量資料規模(Volume)、快速的資料流轉(Veloc

1716059450.5657